10.3969/j.issn.1000-386x.2019.08.024
车站运行列车异音检测方法
针对运行列车异音检测的高实时性和高准确率要求,提出一种改进的最小值控制递归平均噪声估计算法(minima controlled recursive averaging,MCRA)和一种以改进能熵比值为特征值的异音检测算法.根据无法提取纯净行车音频和列车运行环境噪声变化大的特点,改进MCRA算法中最优平滑因子及功率谱最小值跟踪算法,有效解决MCRA算法中存在的噪声估计延时问题和噪声功率谱估计不准确问题.针对异常类型较多的特点,采用改进的能熵比检测算法,有效识别四类异常情况.实验结果表明,结合上述两种方法能够有效确定异常车厢和异常行驶类型,准确率达91％.
噪声估计、最小值控制递归平均算法、谱减法、异常声音、能熵比检测法
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TP3;TN912.16(计算技术、计算机技术)
天津市科技创新专项基金项目10FDZDGX00400
2019-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
130-137,171
